【摘 要】
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针对多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,MFE)分析时间序列复杂性时捕捉不到高频组分信息的局限,提出一种新的基于小波包模糊熵(wavelet packet fuzzy entropy,WPFE)的
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(E2016009)
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针对多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,MFE)分析时间序列复杂性时捕捉不到高频组分信息的局限,提出一种新的基于小波包模糊熵(wavelet packet fuzzy entropy,WPFE)的故障特征提取方法。该方法利用小波包对信号的低频和高频成分进行分解,应用模糊熵对各频带分量进行量化得到特征向量,因而能提取更全面、准确的故障信息。以往复压缩机传动机构为研究对象,将小波包模糊熵作为特征提取工具,通过振动信号提取不同位置轴承间隙大故障的特征向量,利用支持向量机作为分类器,
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